python 时间序列分解 stl_【时间序列】时间序列分解总结

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研究 | 机器学习与时间序列

出品 | AI蜗牛车

1.朴素分解

一个时间通常由长期趋势,季节变动,循环波动,不规则波动几部分组成

长期趋势指现象在较长时期内持续发展变化的一种趋向或状态。

季节波动是由于季节的变化引起的现象发展水平的规则变动

循环波动指在某段时间内,不具严格规则的周期性连续变动

不规则波动指由于众多偶然因素对时间序列造成的影响

分解模型又分为加法模型和乘法模型。加法指的是时间序分的组成是相互独立的,四个成分都有相同的量纲。乘法模型输出部分和趋势项有相同的量纲,季节项和循环项是比例数,不规则变动项为独立随机变量序列,服从正态分布。

加法模型:

乘法模型:

这里提一点,乘法模型可以通过取对数变换为加法模型

混合模型

1.1 因素分解

移动平均:

选取当前观测及其过去的

个数据还有未来

个数据去平均&#

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